- Google ने अपने Gemini app में prompt processing के दौरान होने वाली बिजली, पानी और carbon emissions की खपत सार्वजनिक की, जिससे AI energy use पर पहली ठोस और विशिष्ट जानकारी सामने आई
- एक औसत text prompt 0.24Wh बिजली खर्च करता है, जो microwave को 1 सेकंड चलाने के बराबर है, और इससे 0.26ml पानी तथा 0.03g carbon dioxide उत्सर्जित होता है
- ये आंकड़े AI chips (58%), CPU और memory (25%), backup equipment (10%), और data center operations (8%) समेत पूरी infrastructure को शामिल करने वाले व्यापक विश्लेषण का परिणाम हैं
- मई 2024 की तुलना में मई 2025 तक energy efficiency में 33 गुना सुधार हुआ, जिसका कारण Google ने software optimization और model improvements को बताया
- यह घोषणा बड़ी AI कंपनियों में transparency बढ़ने के लिहाज़ से महत्वपूर्ण है, लेकिन total queries जैसी अहम जानकारी अब भी सार्वजनिक नहीं की गई, जिससे standardized AI energy evaluation system की ज़रूरत पर ज़ोर बढ़ा है
Google के Gemini prompt energy use का खुलासा
- Google पहली बड़ी AI कंपनी है जिसने Gemini models द्वारा text prompts process करते समय होने वाली बिजली, carbon emissions और पानी की खपत का खुलासा किया है
- एक औसत prompt 0.24Wh बिजली, 0.26ml पानी, और 0.03g CO₂ उत्पन्न करता है, जो microwave को 1 सेकंड चलाने या पानी की पांच बूंदों के बराबर है
- यह जानकारी MIT Technology Review के साथ एक इंटरव्यू में विस्तृत डेटा और calculation method के साथ साझा की गई
ऊर्जा उपयोग की विस्तृत संरचना
- कुल बिजली खपत में AI chips (TPU) का हिस्सा 58%, CPU और memory का 25%, backup equipment का 10%, और data center operations (cooling और power conversion) का 8% है
- Google ने कहा कि यह विश्लेषण पूरे hardware infrastructure को शामिल करने वाले व्यापक तरीके से किया गया है
- इसे ऐसे internal data के खुलासे के रूप में देखा जा रहा है, जिन तक researchers की पहुंच सामान्यतः मुश्किल होती है, और इसे industry research में योगदान माना जा रहा है
अलग-अलग prompts में अंतर और सीमाएं
- जारी किए गए आंकड़े median हैं, इसलिए कुछ queries इससे कहीं अधिक ऊर्जा खर्च कर सकती हैं
- उदाहरण: दर्जनों किताबों का summary बनाना या reasoning models का उपयोग करने वाली जटिल computation
- यह रिपोर्ट केवल text prompts पर आधारित है; image और video generation इसमें शामिल नहीं हैं
- इसलिए Gemini के पूरे उपयोग में वास्तविक कुल resource consumption का अंदाज़ा लगाने में अब भी सीमाएं मौजूद हैं
efficiency improvement और carbon emissions का अनुमान
- Google ने कहा कि मई 2024 की तुलना में मई 2025 तक प्रति prompt energy consumption 33 गुना घट गई
- इसके पीछे model architecture में सुधार और software optimization को कारण बताया गया
- emissions estimate के लिए अमेरिकी power grid के औसत के बजाय, Google द्वारा खरीदी गई clean energy के हिस्से को शामिल करने वाली market-based method का उपयोग किया गया, जिससे यह सामान्य grid की तुलना में लगभग एक-तिहाई स्तर पर निकला
researchers और industry की प्रतिक्रिया
- University of Michigan के ML.Energy project से जुड़े लोगों ने इसे अब तक का सबसे व्यापक और महत्वपूर्ण analysis बताया
- Hugging Face के researchers ने standardized AI energy rating system की ज़रूरत पर ज़ोर दिया और कहा कि फिलहाल कंपनियां चुनिंदा जानकारी ही सार्वजनिक करती हैं
- यह रिपोर्ट AI उपयोग के वास्तविक resource consumption को समझने में मदद करती है, लेकिन total queries जैसी अहम जानकारी की कमी अब भी एक बड़ी सीमा बनी हुई है
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